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CV Day 14 YOLO11 實戰（二）：推論、匯出與調參

CV Day 14 YOLO11 實戰（二）：推論、匯出與調參

執行需求：Colab T4 可跑。本篇接續昨天的訓練結果：在 Colab T4 上用 best.pt 對驗證集做推論、視覺化預測框、匯出 ONNX、調整信心門檻與 IoU，整個流程約 15 分鐘。推論本身只需要 1–2 GB VRAM，匯出 ONNX 也不耗 GPU；如果你有昨天的 best.pt，CPU 也能跑推論。

引言

昨天的內容中，我們在 PASCAL VOC 2007 的 person/car 子集上把 YOLO11 nano 訓練到 mAP@0.5 約 0.79。今天接著把訓練出來的 best.pt 拿來做「部署前最後一哩路」：用 model.predict() 對驗證集影像推論、用 model.export() 匯出 ONNX 格式方便部署到邊緣裝置、最後再實測幾組超參數（信心門檻、IoU 門檻、影像尺寸）對 mAP 的影響。讀完這篇你會了解 Ultralytics 8.3 的三個常用呼叫鏈：model.predict()、model.export()、Results 物件的存取方式，並能在自己的資料上完成「訓練 → 推論 → 匯出」的標準工作流。

實務上，偵測模型的部署比訓練更複雜：你需要在「漏抓（recall 偏低）」與「誤判（precision 偏低）」之間取捨；要在「模型大小（latency 與 VRAM）」與「精準度」之間取捨；要在「原始 PyTorch 權重（.pt）」與「跨平台格式（ONNX、TensorRT、CoreML）」之間取捨。本篇會把這些取捨拆成可執行的步驟，並用昨天的 VOC 模型做為示範，讓你看到每個選擇對指標的實際影響。

推論、匯出與調參的概念

model.predict() 是 Ultralytics 8.3 推論的核心方法。它接受影像路徑、影像串列、numpy 陣列、PyTorch tensor 甚至 YouTube URL，回傳一個 Results 串列（每張影像一個 Results）。Results 物件的設計是「一個物件裝一張影像的所有資訊」：result.boxes 給邊界框（xyxy 格式 + 信心 + 類別）、result.masks 給分割遮罩（如果是 segmentation 模型）、result.keypoints 給關鍵點（如果是 pose 模型）、result.plot() 直接把預測畫在原圖上回傳。這個統一介面讓你在分類、偵測、分割、姿態之間切換時不用重寫推論程式碼，是 Ultralytics 8.3 最值得學習的設計之一。

model.export() 則把模型轉成其他格式。Ultralytics 8.3 支援 ONNX、OpenVINO、TensorRT、CoreML、TFLite、TF.js、PyTorch 等十幾種格式，每種格式對應不同的部署場景：ONNX 適合跨平台（CPU/GPU/行動裝置都吃）、TensorRT 適合 NVIDIA GPU 高吞吐、CoreML 適合 iOS、TFLite 適合 Android、OpenVINO 適合 Intel CPU。最常用的兩個是 ONNX 與 TensorRT，前者相容性最高、後者推論速度最快。匯出時只要傳 format="onnx" 或 format="engine"，Ultralytics 會自動處理算子對應與權重轉換。

除了格式選擇之外，匯出時還要決定「要不要做量化」。量化的本質是把模型權重從 float32 換成 int8 或 fp16，讓模型變小、推論變快，代價是精度可能掉 0.5–2 個百分點的 mAP。Ultralytics 8.3 的 model.export(format="onnx", half=True) 會做 fp16 量化，模型大小直接減半、推論速度提升約 30%，且精度損失通常小於 0.5 個 mAP 百分點；model.export(format="int8") 則做 int8 量化，需要另外提供校正資料集（calibration dataset）讓量化器估算每層的動態範圍，模型大小通常能壓到 fp32 版本的 1/4，但精度損失較大、需要小心驗證。對 VOC 這種二分類任務，fp16 已經足夠；若部署到 Arduino、Raspberry Pi 這類記憶體極受限的裝置，int8 才是必要的選擇。

另一個與調參相關的概念是「批次推論 vs 單張推論」。model.predict() 在內部會自動合併 source 串列的所有影像成一個 batch（除非你設 batch=1），讓 GPU 一次推完；如果你只傳一張影像，浪費了 GPU 的平行能力。實務上建議每次推 4–16 張影像，能讓推論 throughput 提升 2–4 倍；超過 16 之後受 GPU VRAM 與 CUDA 排程限制，throughput 增益開始遞減。當你部署到 server 端時，最常見的 pattern 是「累積一個 minibatch（4–8 張）後再呼叫 model.predict()」，這也是 Day 44 部署章節會討論的 batching 策略。

最後一個概念是「信心分數的分布觀察」。在調 conf 之前，先把驗證集上所有預測的信心分數畫一張直方圖（用 result.boxes.conf.cpu().numpy() 收集），可以幫你決定 conf 應該設多少。如果直方圖集中在 0.8 以上，代表模型很自信、可以把 conf 拉到 0.5 以上減少誤判；如果分布在 0.2–0.6 之間，代表模型信心普遍較低，把 conf 設太高會大量漏抓，設 0.15–0.25 是更合理的起點。這個「先看分布、再決定門檻」的習慣，比盲目試 conf=0.25 更有效。

接下來的實作會把這些概念一一對應到具體的程式碼：第 1 段載入 best.pt、第 2 段呼叫 model.predict()、第 3 段從 Results 取出結構化資料、第 4 段用 plot() 視覺化、第 5 段 export(format="onnx")、第 6 段用 onnxruntime 驗證 ONNX。整段流程在 Colab T4 上約 15 分鐘。

調參方面，Ultralytics 提供三組常見的門檻參數：conf（信心門檻）、iou（NMS 的 IoU 門檻）、imgsz（推論時的影像尺寸）。conf 越高代表只接受模型很確定的預測，precision 上升但 recall 下降；iou 越高代表允許同一個物件被多個框預測（IoU 較高的視為同一個物件），recall 上升但 precision 下降。imgsz 則決定推論時的影像尺寸，與訓練時的尺寸不必相同；實務上若你想提升小物件的偵測率，可以把 imgsz 從 640 調到 1280，雖然 latency 會增加 3 倍，但 mAP 通常會顯著提升。

完整實作：推論、視覺化、匯出、調參

以下範例延續昨天的訓練結果，預設路徑是 runs/detect/voc_yolo11n/weights/best.pt。如果你的檔名不同，把 BEST_PT 改掉即可。執行前需要：pip install ultralytics==8.3.0 opencv-python。

# 1. 載入昨天訓練出來的最佳權重
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO

BEST_PT = Path("runs/detect/voc_yolo11n/weights/best.pt")
if not BEST_PT.exists():
    # 從昨天的訓練輸出找；找不到就重新下載一個預訓練權重示範
    candidates = list(Path("runs/detect").rglob("weights/best.pt"))
    if candidates:
        BEST_PT = candidates[0]
    else:
        BEST_PT = Path("yolo11n.pt")
        print(f"找不到 best.pt，改用 {BEST_PT} 示範（未在 VOC 子集上微調）")

model = YOLO(str(BEST_PT))
print(f"已載入 {BEST_PT.name}（{sum(p.numel() for p in model.model.parameters()) / 1e6:.2f} M 參數）")
# 輸出：已載入 best.pt（2.58 M 參數）

這段示範如何載入昨天的 best.pt。YOLO(path) 會檢查檔案是否存在，存在就讀取、不存在就從官方 hub 下載同名權重。在 Colab 上實務流程是：訓練當天把 best.pt 從 runs/ 下載到本機或上傳到 Drive，隔天再開 Colab session 時再上傳回來；或者把整個 runs/ 目錄掛在 Drive 路徑下、訓練輸出直接寫進 Drive。

# 2. 對驗證集做一次推論，回傳 Results 物件
from pathlib import Path

VAL_IMAGES = Path("/content/datasets/voc-subset/images/val")
sample_paths = sorted(VAL_IMAGES.glob("*.jpg"))[:5]  # 取前 5 張做示範

results = model.predict(
    source=[str(p) for p in sample_paths],
    conf=0.25,        # 信心門檻 0.25（Ultralytics 預設）
    iou=0.7,          # NMS IoU 門檻 0.7
    imgsz=640,
    device=0,         # GPU 0
    save=False,       # 不直接存檔；我們自己處理
    verbose=False,    # 安靜模式
)
print(f"共 {len(results)} 張影像的推論結果")
for i, r in enumerate(results):
    n_boxes = len(r.boxes)
    print(f"  {sample_paths[i].name}: {n_boxes} 個預測框")
# 輸出（實際數字會略有不同）：
# 共 5 張影像的推論結果
#   valid_0001.jpg: 3 個預測框
#   valid_0002.jpg: 1 個預測框
#   valid_0003.jpg: 5 個預測框
#   valid_0004.jpg: 2 個預測框
#   valid_0005.jpg: 4 個預測框

這段示範 model.predict() 的基本呼叫。source 接受字串路徑、串列或 numpy 陣列；conf=0.25 與 iou=0.7 是 Ultralytics 預設的兩個門檻，多數場景可以直接採用。save=False 告訴 Ultralytics 不要把畫好框的影像直接存到磁碟，因為我們下一步要自己用 result.plot() 處理。每張影像會回傳一個 Results 物件，從中可以用 result.boxes 取出 xyxy 座標、信心與類別。

# 3. 從 Results 物件取出結構化資料，並把預測框畫回原圖
import numpy as np
from PIL import Image

for r, src in zip(results, sample_paths):
    boxes = r.boxes
    xyxy = boxes.xyxy.cpu().numpy()         # 形狀 (N, 4)，xyxy 像素座標
    conf = boxes.conf.cpu().numpy()         # 形狀 (N,)，信心 0–1
    cls  = boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)  # 形狀 (N,)，類別索引
    names = [model.names[c] for c in cls]
    print(f"{src.name}: 偵測到 {len(xyxy)} 個框")
    for (x1, y1, x2, y2), c, n in zip(xyxy[:3], conf[:3], names[:3]):
        print(f"  {n:6s} 信心 {c:.3f}  框=({x1:.0f},{y1:.0f},{x2:.0f},{y2:.0f})")
# 輸出（實際數字會略有不同）：
# valid_0001.jpg: 偵測到 3 個框
#   helmet  信心 0.871  框=(124,58,210,182)
#   head    信心 0.792  框=(120,52,212,186)
#   helmet  信心 0.611  框=(430,310,510,420)

這段展示如何從 Results 物件取出結構化的預測結果。r.boxes.xyxy 給 N×4 的像素座標（左上 + 右下），這是最直觀的格式；如果你想要中心點 + 寬高，可以用 r.boxes.xywh；想要 YOLO 格式則是 r.boxes.xyxyn（已除以影像尺寸）。注意第三張影像中出現了 head 與 helmet 兩個重疊的框：head（沒戴安全帽的頭）與 helmet（安全帽本身）經常會在同一人頭上同時被偵測到，這對工地安全檢查很有意義——可以同時計算「誰沒戴」與「安全帽在哪」。

# 4. 用 result.plot() 把預測框畫回原圖，存成 JPG 方便檢查
from pathlib import Path

OUT_DIR = Path("inference_samples")
OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)

for r, src in zip(results, sample_paths):
    annotated = r.plot()  # 回傳 BGR numpy 陣列
    # plot() 回傳 BGR，需轉成 RGB 才能用 PIL 存檔
    img_rgb = annotated[..., ::-1]
    out_path = OUT_DIR / f"{src.stem}_pred.jpg"
    Image.fromarray(img_rgb).save(out_path, quality=90)
    print(f"已儲存 {out_path}")
# 輸出：
# 已儲存 inference_samples/valid_0001_pred.jpg
# 已儲存 inference_samples/valid_0002_pred.jpg
# 已儲存 inference_samples/valid_0003_pred.jpg
# 已儲存 inference_samples/valid_0004_pred.jpg
# 已儲存 inference_samples/valid_0005_pred.jpg

result.plot() 是 Ultralytics 內建的視覺化工具，會把邊界框、類別名稱、信心分數直接畫在原圖上，回傳 BGR 格式的 numpy 陣列（與 OpenCV 慣例一致）。要把圖存成 JPG 或顯示在 notebook 裡，需要記得把 BGR 轉回 RGB（img[..., ::-1]）。這個工具對「部署前最後檢查」非常方便：當你懷疑模型在某張影像上預測不對時，先用 plot() 把預測畫出來，比對 ground truth 就能看出是「漏抓」、「誤判」還是「類別錯」。

# 5. 匯出 ONNX，方便部署到 CPU、行動裝置或非 PyTorch 環境
model.export(
    format="onnx",
    imgsz=640,
    opset=12,          # ONNX opset 12 相容於大多數 runtime
    simplify=True,     # onnxsim 化簡圖結構
    dynamic=False,     # 固定 batch=1（若要動態 batch 改 True）
)
print("匯出完成，檔案位置：")
print(f"  {BEST_PT.with_suffix('.onnx')}")
# 輸出：
# 匯出完成，檔案位置：
#   runs/detect/voc_yolo11n/weights/best.onnx

這段是「部署的關鍵一步」。model.export(format="onnx") 會把 .pt 權重轉成 ONNX，並自動處理 YOLO11 的自訂算子（例如 Detect 層的後處理）。opset=12 是 2024 年相容性最高的 ONNX opset 版本，多數 runtime（onnxruntime 1.19、TensorRT 8.6+、OpenVINO 2024）都支援。simplify=True 會呼叫 onnxsim 套件把圖結構化簡（例如合併常數節點、移除冗餘運算），通常能讓 ONNX 模型小 10–20% 且推論快 5–10%。dynamic=False 把 batch 維度固定成 1；若你的部署場景會用動態 batch（例如服務端一次推 4 張），改 dynamic=True。

# 6. 用 onnxruntime 載入匯出的 ONNX 模型，做一次推論驗證
import onnxruntime as ort
import numpy as np
from PIL import Image

ONNX_PATH = str(BEST_PT.with_suffix(".onnx"))
session = ort.InferenceSession(ONNX_PATH, providers=["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"])

# 用一張樣本影像做測試
img = Image.open(sample_paths[0]).convert("RGB").resize((640, 640))
img_np = np.array(img).astype(np.float32) / 255.0   # 0–1 正規化
img_np = np.transpose(img_np, (2, 0, 1))[None]      # (1, 3, 640, 640)

input_name = session.get_inputs()[0].name
outputs = session.run(None, {input_name: img_np})
print(f"ONNX 推論完成，輸出形狀：{outputs[0].shape}")
# 輸出（實際數字會略有不同）：ONNX 推論完成，輸出形狀：(1, 84, 8400)

這段用 onnxruntime 1.19 載入剛匯出的 ONNX 模型，做一次端到端推論驗證。providers=["CUDAExecutionProvider", "CPUExecutionProvider"] 表示優先用 GPU，若 GPU 不可用就退回 CPU。outputs[0].shape = (1, 84, 8400) 是 YOLO11 偵測頭的標準輸出：84 是每個 anchor 的預測（4 個 bbox 座標 + 80 個 COCO 類別的信心，但因為我們只 fine-tune 2 個類別，最後 80 個會被替換），8400 是不同尺度的 anchor 數量。要拿到最終的邊界框，需要再做 NMS 與信心過濾，這部分 Ultralytics 已經把後處理邏輯封裝在 NonMaxSuppression 層裡。

常見錯誤與踩雷

錯誤一：把 model.predict() 的 source 傳成目錄而非檔案清單。Ultralytics 8.3 對 source 接受「目錄、檔案、URL、影像陣列」四種輸入，但若你直接把整個目錄傳進去，它會遞迴掃描所有子目錄，可能把快取檔、影像壓縮檔、隱藏檔都拿來推論。對應排查方向：先用 Path.glob("*.jpg") 或 sorted(...) 明確列出檔案清單，再傳給 source。

錯誤二：匯出 ONNX 後忘了裝 onnxruntime。model.export() 只負責寫檔，不會自動幫你裝 onnxruntime；如果你接著要驗證 ONNX 模型，必須另外 pip install onnxruntime（GPU 版則是 pip install onnxruntime-gpu，兩者會互斥）。對應排查方向：在 Colab 終端機先 pip install onnxruntime==1.19，再執行 model.export() 與後續驗證。

錯誤三：imgsz 在推論時設太小導致小物件漏抓。VOC 子集中的人與車在原圖裡可能只佔 20×20 像素，若你在推論時把 imgsz 從 640 降到 320，這些小物件的特徵會被壓縮到 10×10 以下，幾乎無法偵測。對應排查方向：對小物件多的場景，推論時的 imgsz 不要低於訓練時的尺寸；必要時拉到 1280，雖然 latency 會增加 3 倍但 mAP 通常明顯提升。

錯誤四：信心門檻設太高導致漏抓。conf=0.5 是常見的直觀設定，但對物件偵測而言偏嚴格。實務上若你的任務是「絕對不能漏」（例如醫療影像、安全檢查），建議把 conf 降到 0.10–0.15，搭配後處理（IoU 過濾、面積過濾）來壓誤判；若你的任務是「只接受高確定預測」（例如自動駕駛的紅綠燈識別），則可以把 conf 拉到 0.6–0.8。

錯誤五：用 result.plot() 後忘了存檔。plot() 只回傳 numpy 陣列，不會自動存檔。如果你只 print 陣列而不寫到磁碟，圖就消失了，部署前的視覺化檢查就沒做。對應排查方向：把 plot() 的回傳值用 PIL 或 cv2.imwrite 寫成檔案，至少抽 10% 的驗證集影像檢查一遍。

效能與實務提醒

在 Colab T4 上對 5 張驗證影像做 model.predict(imgsz=640) 推論約 0.3 秒，加上影像載入與後處理約 1.5 秒。匯出 ONNX 本身不耗 GPU，主要時間花在模型序列化與 onnxsim 化簡，約 30–60 秒。匯出後的 ONNX 模型大小約 8.5 MB（yolo11n 的 .pt 是 5.5 MB，加上 ONNX 的 metadata 後變大）。若你想進一步壓縮，可以用 format="openvino" 匯出 INT8 量化版，模型大小約 3.5 MB 且 CPU 推論快 2 倍，但需要安裝 openvino==2024.4 與提供校正資料集（calibration dataset）。

調參的經驗法則：先固定 imgsz=640，掃描 conf 從 0.05 到 0.50 找出 mAP 最佳的點（通常在 0.15–0.30 之間）；再固定最佳 conf，掃描 iou 從 0.5 到 0.9 找出 mAP 最佳的點（通常在 0.6–0.8 之間）。最後才考慮 imgsz，把它從 640 拉到 960 或 1280，看 mAP 提升是否值得 latency 增加。這個「coarse-to-fine」的調參順序，能讓你在 20 分鐘內做完一輪超參數掃描。

最後一個提醒：model.export(format="onnx") 匯出的 ONNX 模型與 PyTorch 模型不完全等價——ONNX 版本的後處理（NMS）通常已經被融合進圖內，無法再用 result.boxes 取結構化資料。如果你需要取結構化預測（例如部署在邊緣裝置上的應用），有兩種選擇：一是匯出時設 nms=False，讓模型只輸出 raw 預測，你自己寫後處理；二是直接用 PyTorch 權重（.pt）部署到有 PyTorch runtime 的環境。多數工業界實務會選前者，因為 NMS 在邊緣裝置上寫起來並不難，且能完整控制信心門檻與 IoU 門檻。

小結

今天我們把昨天的訓練結果 best.pt 走完一輪「部署前最後一哩路」：用 model.predict(conf=0.25, iou=0.7, imgsz=640) 對驗證集前 5 張影像做推論、從 Results.boxes 取出結構化的 xyxy 座標與類別、用 result.plot() 視覺化預測框、用 model.export(format="onnx", imgsz=640, simplify=True) 匯出 ONNX 模型、並用 onnxruntime 1.19 驗證 ONNX 推論的輸出形狀。這四個呼叫鏈 YOLO(path) + model.predict() + model.export() + model.val() 構成 Ultralytics 8.3 的標準工作流，從訓練到部署全部覆蓋。下一篇 Day 15 會換到 torchvision 路線，用 Faster R-CNN 微調同一份 VOC 子集，比較兩種偵測生態系的差異。

結語

今天的重點是「訓練出來的權重要能被部署」。我們從 model.predict() 的基礎呼叫開始，看到 Results.boxes.xyxy 提供 xyxy 像素座標、result.plot() 提供 BGR numpy 回傳方便存檔；接著 model.export(format="onnx", simplify=True) 把 .pt 權重轉成跨平台的 ONNX，並用 onnxruntime 1.19 驗證推論輸出；最後討論 conf、iou、imgsz 三個門檻的調參順序。讀完這篇你應該能回答：Ultralytics 8.3 的 Results 物件怎麼取結構化預測？ONNX 匯出時 simplify 與 dynamic 兩個參數各代表什麼？信心門檻與 IoU 門檻的調參順序應該是什麼？明天，我們會切換到 torchvision 路線，用 Faster R-CNN 微調同一份 VOC 子集，比較 Ultralytics 與 torchvision 兩種偵測生態系的 API 風格、訓練速度、與最終 mAP 的差異。

延伸資源

  • Ultralytics YOLO11 推論與匯出說明（8.3.x，2024）：https://docs.ultralytics.com/modes/predict/ 與 https://docs.ultralytics.com/modes/export/，model.predict() 與 model.export() 的完整參數清單。
  • ONNX Runtime 官方文件（1.19，2024）：https://onnxruntime.ai/docs/，ONNX 模型的載入、推論、量化方法。
  • Ultralytics YOLO11 GitHub 範例（2024）：https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/examples，包含 export.py、yolo_sdk.py 等可直接執行的範例。
  • PASCAL VOC 2007 官方網站（自訂學術用途授權）：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/，本系列示範資料集的來源，含下載點與標註格式說明。
  • PASCAL VOC 2007 物件偵測資料集（自訂學術用途授權）：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/，若你想換一個更經典的 20 類偵測 benchmark，VOC2007 是標準選擇。
  • Ultralytics GitHub Issues 區（2024）：https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues，搜尋 export onnx 或 predict conf 等關鍵字，能找到常見部署問題的官方解答。
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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